本文選題：SMAP + 土壤水分�。� 參考：《地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：土壤水分是陸面生態(tài)系統(tǒng)和能量循環(huán)的核心變量之一,利用微波遙感技術(shù)獲得的土壤水分產(chǎn)品的時(shí)間分辨率一般是2-3 d,因此精確地獲得具有較高時(shí)間分辨率的土壤水分成了人們關(guān)注的焦點(diǎn)。本文嘗試將SMAP(the Soil Moisture Passive and Active)土壤水分和MODIS光學(xué)數(shù)據(jù)相結(jié)合,利用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全球36 km土壤水分的估算,提升SMAP土壤水分的時(shí)間分辨率。結(jié)果顯示,廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算土壤水分與SMAP保持了高相關(guān)性(r=0.7528),但其卻保留了較高的誤差(rmse=0.0914 m3/m3)。盡管如此,估算的土壤水分能夠很好地保持SMAP土壤水分的整體空間變化,并且提升了土壤水分的時(shí)間分辨率(1 d)。此處,本文研究了SMAP土壤水分與MODIS光學(xué)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,這對今后利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行SMAP土壤水分降尺度研究提供了重要的參考價(jià)值。
[Abstract]:Soil moisture is one of the core variables of land surface ecosystem and energy cycle. The time resolution of soil moisture products obtained by microwave remote sensing technology is usually 2-3 days, so it has become the focus of attention to accurately obtain soil moisture with high temporal resolution. This paper attempts to combine SMAP(the Soil Moisture Passive and Active) soil moisture with MODIS optical data and use generalized regression neural network to estimate the global soil water content of 36km in order to improve the temporal resolution of SMAP soil moisture. The results showed that the estimation of soil moisture by generalized regression neural network maintained a high correlation with SMAP 0.7528, but retained a high error of 0.0914 m3 / m3. Nevertheless, the estimated soil moisture can maintain the overall spatial variation of SMAP soil moisture and improve the temporal resolution of soil moisture by 1 dU. In this paper, the relationship between SMAP soil moisture and MODIS optical data is studied, which provides an important reference value for the future study of SMAP soil moisture downscaling using machine learning.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)土木與資源工程學(xué)院;武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41372370、41572274)
【分類號】：S152.7

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本文編號：1914177